We all have been involved, in many different ways, with COVID and we all know how does it fell to be powerless in front of such a cathastrophe.. So what if for a moment we forget about the current situation? What if all of that didn't happen?...
Our objective is to answer the question:
The analysis focuses on two Job Areas which involve (more or less direclty) ourselves:
We want to bring attention to the whole class of Workers which are over 40 years old.
df_cessati.iloc[:1]
| DATA | GENERE | ETA | SETTOREECONOMICODETTAGLIO | TITOLOSTUDIO | CONTRATTO | MODALITALAVORO | PROVINCIAIMPRESA | ITALIANO | MODALITA | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 02/04/2019 | M | 20 | Lavori di meccanica generale | DIPLOMA DI ISTRUZIONE SECONDARIA SUPERIORE CH... | APPRENDISTATO PROFESSIONALIZZANTE O CONTRATTO ... | TEMPO PIENO | BERGAMO | ITALIA | 0 |
ax = Studio_Distribuzione_Eta(df_globale)
<Figure size 720x360 with 0 Axes>
We operated the following modification to the data:
# Snapshot of Activated Contracts after refinement
df_attivati_over_40.groupby(["HYPER_CATEGORIA_ATECO"]).count().head()
| DATA | GENERE | ETA | SETTOREECONOMICODETTAGLIO | TITOLOSTUDIO | CONTRATTO | MODALITALAVORO | PROVINCIAIMPRESA | NAZIONALITA | MODALITA | ANNO | MESE | Codice_ateco | MACRO_CATEGORIA_ATECO | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HYPER_CATEGORIA_ATECO | ||||||||||||||
| A | 85440 | 85440 | 85440 | 85440 | 85440 | 85440 | 85440 | 85440 | 85440 | 85440 | 85440 | 85440 | 85440 | 85440 |
| B | 2205 | 2205 | 2205 | 2205 | 2205 | 2205 | 2205 | 2205 | 2205 | 2205 | 2205 | 2205 | 2205 | 2205 |
| C | 484451 | 484451 | 484451 | 484451 | 484451 | 484451 | 484451 | 484451 | 484451 | 484451 | 484451 | 484451 | 484451 | 484451 |
| D | 2732 | 2732 | 2732 | 2732 | 2732 | 2732 | 2732 | 2732 | 2732 | 2732 | 2732 | 2732 | 2732 | 2732 |
| E | 12142 | 12142 | 12142 | 12142 | 12142 | 12142 | 12142 | 12142 | 12142 | 12142 | 12142 | 12142 | 12142 | 12142 |
# Ricalcolo del valore p-value
p_value(df_San_1["VALUE_y"].diff())
ADF Statistic: -7.233275 p-value: 0.000000
# Predizione dei valori relativi alle assunzioni durante questo biennio
pred_Att_Ass_Arima = Predict(train_Att_Assunzioni,test_Att_Assunzioni,0,0,0,30)
#Printa le metriche di valutazione per il modello Sarima
Evaluation_Metrics(test_Att_Assunzioni,pred_Att_Ass_Sarima.predicted_mean)
RMSE: 432.321374
# Printa le metriche di valutazione per il modello sarima
Evaluation_Metrics(test_Att_Licenziamenti,pred_Att_Lic_Sarima.predicted_mean)
RMSE: 77.263873
Vediamo che i licenziamenti, in linea generale non sono stati cosi tanto impattati dal covid... Possibile funzionamento della legge sul blocco dei licenziamenti? Forse si...
# Printa le metriche di valutazione per il modello sarima
Evaluation_Metrics(test_San_Assunzioni,pred_San_Ass_Sarima.predicted_mean)
RMSE: 193.736538
# Printa le metriche di valutazione per il modello sarima
Evaluation_Metrics(test_San_Licenziamenti,pred_San_Lic_Sarima.predicted_mean)
RMSE: 162.702571
# Joshua Bonacina - Mirco Gallazzi